[发明专利]一种基于机器视觉的板带钢表面缺陷检测方法及装置

权利要求书

1.一种基于机器视觉的板带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1：根据无缺陷以及不同缺陷类型的板带钢图像的灰度特征量，建立参考样本数据库；

步骤2：获取酸洗冷连轧生产线上板带钢运行到拍摄区域时的原始图像作为待检测图像；

步骤3：将每张待检测图像进行灰度处理，得到板带钢的灰度图像；

步骤4：利用自适应滤波算法对灰度图像进行图像增强处理；

步骤5：将增强处理后的每张灰度图像均匀划分为N个独立单元；

步骤6：计算每个单元的灰度值，绘制每张灰度图像的灰度直方分布图；

步骤7：提取每张灰度直方分布图的灰度特征量；

步骤8：将每张待检测图像对应的灰度特征量与参考样本数据库中的灰度特征量进行对比，确定出待检测图像对应的板带钢部分是否有缺陷，如果有缺陷确定出具体的缺陷类型；

步骤9：根据待检测图像的拍摄时间t，以及酸洗冷连轧生产线的运行速度v，利用公式(1)确定出缺陷部分相对于板带钢一端的距离L；

L＝v(t-t₀) (1)

式中，t₀表示板带钢一端进入生产线的起始时间。

2.根据权利要1所述的一种基于机器视觉的板带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤1中的参考样本包括：无缺陷板带钢图像的灰度特征量D₀(x₀,y₀,z₀)，第i种缺陷类型的板带钢图像的灰度特征量D_i(x_i,y_i,z_i)，i＝1,2,......,n；所述缺陷类型包括：欠酸洗、过酸洗、停车斑、矫直机支撑辊印、划伤、乳液斑残留、横裂、纵裂、龟裂、不规则表面夹层、带状表面夹层、氧化铁皮压入、粉状氧化铁皮压入、剪边毛刺；其中x₀、y₀、z₀分别表示无缺陷板带钢图像的灰度特征量中的灰度均值、方差、熵值，x_i,y_i,z_i分别表示第i种缺陷类型的板带钢图像的灰度特征量中的灰度均值、方差、熵值，n表示缺陷类型的种类数。

3.根据权利要1所述的一种基于机器视觉的板带钢表面缺陷检测方法，其特征在于，所述步骤8包括：

步骤8.1：判断第j张待检测图像对应的板带钢部分是否有缺陷，如果第j张待检测图像的灰度特征量中每个参数满足且且则判定第j张待检测图像对应的板带钢部分无缺陷，否则判定为有缺陷，继续执行步骤8.2，其中Δ₀表示灰度特征量D₀(x₀,y₀,z₀)中每个参数的偏移量，分别表示第j张待检测图像的灰度特征量中的灰度均值、方差、熵值；

步骤8.2：判断有缺陷的板带钢的具体缺陷类型，如果第j张待检测图像的灰度特征量中每个参数满足或或则判定第j张待检测图像对应的板带钢部分为第i种缺陷类型。

4.一种运用基于机器视觉的板带钢表面缺陷检测方法的检测装置，其特征在于，所述检测装置包括相机、光源、计算机，相机安装在距离板带钢上下一定高度的位置，且可以沿板带钢轴线方向移动，光源安装在相机一侧，相机与计算机电连接，通过相机实时采集酸洗冷连轧生产线上运行的板带钢图像，并传输到计算机上进行缺陷的检测判断。

5.根据权利要求4所述的检测装置，其特征在于，为了同时检测酸洗冷连轧生产线上运行的板带钢在轧制段和酸洗段出现的缺陷，需要将配套的相机、光源分别安装在生产线的轧制段和酸洗段。